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私のApple Watchがついに半日しか持たなくなりました。
朝100％の状態で家を出ても、帰る頃まで持ちません。
再起動してもダメで、もう3日続けてこれです。
考えてみればもう2年半使ってます。毎日充電してるので、もう900回以上充電したことになりますね。
そろそろ、寿命じゃないかと。
Apple Watchのバッテリー交換は8800円らしいですが、Appleの機器のバッテリー交換はややこしくて、一度修理センターに持ち込み、そこでバッテリーが80％以下の容量になっていることを確認してからでないと交換してもらえない、という感じみたいです。
てことで、時間とお金がかかるので、このまま退役させることにしました。
新たにApple Watch 3を買ってもいいんですが、正直言ってそこまで使わないなぁと。
しばらく無しで過ごしてみて、寂しくなったらバッテリー交換 or Apple Watch 3を買うかどうか考えてみようかなぁと。
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最近ノートPCやスマホにはフロントカメラがついてますけど、ハッキングされてこのカメラを使った盗撮というのが懸念されるようです。
それを物理的に防止するのがこの盗撮防止シールです。
ノートPCやスマホのインカメラをふさぐ開閉式の盗撮防止シール「SL-6H-3」、サンワサプライが発売 -INTERNET Watch
サンワサプライからインカメラ用セキュリティシール3枚セット「SL-6H-3」の販売を開始したそうです。お値段1180円。
開閉式なので、使いたいときは開けてしまえばカメラは使えます。
他にも、はがした跡がわかるタイプのセキュリティシールもあります。こっちはどちらかというと撮影してもらっては困る事業所などで使うタイプのシールですね。私も見たことがあります。
カメラセンサーが付くのが当たり前になってますけど、こういうセキュリティ上の懸念が出てしまう時代になってしまいました。物理的にふさいでしまえば安心ですけど、見てくれがあまりにも悪すぎるのが難点ですね。
どうしても気になる人は、こういうもので防衛するのがいいでしょうね。意外とフロントカメラって使わないことが多いので、最初からないものを選ぶのがいいんですけど、最近そういうのってないですからね。気になる方は、こういうものを使うしかなさそうです。
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先日ディープラーニング用USBデバイス”Movidius Neural Compute Stick”が入荷: EeePCの軌跡の記事でも書いた”Neural Compute Stick”とRaspberry Pi 3とを組み合わせて動かしてみた記事が、Switch Scienceのブログで紹介されてますね。
Neural Compute Stickを試してみよう | スイッチサイエンス マガジン
これで知ったんですが、CaffeだけでなくTensorFlowもサポートされてるんですね。
ただしこれとTensorFlowをRaspberry Pi 3で使うには少々注意が必要なようです。この記事を読み進めると、なんとかなりそうです。
この記事では、このNeural Compute StickとRaspberry Piとカメラを使って物体認識を挿せているようです。
その動画がこちら。実際より4倍速らしいですが、4倍かかっているとしてもなかなかの速さですね。
Raspberry PiとCaffeの組み合わせを使ったサンプルプログラムのようです。学習データはimagenetのやつでしょうか。
独自データを使って試してみたいですね。これを見ちゃうと、ちょっと欲しくなりますね、このStick。
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Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット 3ple Decker対応 (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab |
私がBEEPを訪れた2日後に開かれた「PasocomMini発売記念イベント」の内容が、AKIBA PC Hotlineにて紹介されてました。
開発秘話も飛び出した「PasocomMini発売記念イベント」が開催、気になる今後の展開も - AKIBA PC Hotline!
ここではPasoconMini MZ-80Cの開発秘話や、同梱された「平安京エイリアン」の話をはじめ、様々な裏話が飛び出したようです。
あのMZ-80Cの筐体がアオシマ製だったというのは驚きです。ちゃんとしたところに委託して作ってもらっていたんですね。
とてもここでは中身を紹介しきれません。リンク先をご覧ください。当時を知る人なら、間違いなく面白い話が目白押しです。
結構、権利的な話も出てきてて、大変だったようですね。
ちなみに、PasoconMiniシリーズは今後も続くようです。これは本当にぜひ続けてほしいところ。
ところで、BEEPにこんな会場を設けるほどのスペースなんてあったかなぁ・・・と思ってたんですが、写真から察するに、レジの前あたりのMZ-1500等を置いてあったあの場所をごっそりどけて作ったスペースのようですね。
タイミングが合えば、こういうイベントに参加してみたいですね。
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ケイエスワンから11月上旬には発売されるそうです。
Raspberry Pi 3と組み合わせて作るGoogle製AIスピーカーキット | ニコニコニュース
Raspberry Pi 3とこの”Voice Kit”を組み合わせると、ちょうどGoogle Homeっぽいものができるようです。
5月に「誰でも人工知能なガジェットが作れる！？GoogleからAIのDIYを支援する”AIY Projects”始動！: EeePCの軌跡」という記事を書きましたが、いわゆる”AIY Projects”の第1弾の製品がようやく売り出されるようです。お値段は3000円(税・送料別)。
音声認識とAI機能を搭載しており、例えば明日の天気を聞くと位置情報から明日の天気を答えてくれたり、赤外線リモコンを使って家電を動かしたり、Bluetoothでメディアプレーヤーをコントロールしたりと、かなりいろいろできるようです。
実はGoogle Homeが気になってましたけど、こっちの方が面白そうですね。Raspberry Pi 3を買わないといけませんけど、手軽なAIキットを手に入れてみたい方は、おすすめです。
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かつて、スーパーコンピューターといえばベクトル型という時代がありましたが、今はすっかりスカラー型のCPUか、支援プロセッサとしてGPUやXeon Phiを使うという時代になってしまいました。
が、ここにきてベクトル型プロセッサに新たな風が訪れました。
NEC、x86とベクトルプロセッサを組み合わせた新型スパコン「SX-Aurora TSUBASA」 | IT Leaders
NECが最新のベクトルプロセッサを発表しました。その名も”SX-Aurora TSUBASA”。
x86サーバーの1Uラックユニットに挿さった写真が出ていますが、要するにGPUボードなどと同様、PCIExpressに挿して使うタイプの支援プロセッサとして登場のようです。
今の時代ベクトルプロセッサなんて・・・と思われがちですが、ベクトル型が得意とする分野があるそうです。
GPUは演算性能が優れており、今はやりのディープラーニングなどはこのGPUの方が得意。
一方ベクトルプロセッサはメモリ性能が優れていて、例えばレコメンド予測や需要予測等が得意なようです。
計算するマトリックスが疎行列(対角上にしか値が入っていないような、ほとんどが0の行列)の場合はこのベクトル型プロセッサの方が威力を発揮するようです。
私の使っているCAE解析ソフトなどは、かつてこのベクトル型プロセッサで動いてました。GPUなどでは高速化できませんでしたけど、もしかしたらこのベクトルエンジンで加速されるかも・・・従来型の解析ソフトなどでは、このプロセッサに期待がかかります。
お値段は、タワー型や1Uラックマウント型などで170万円から。出荷は来年2月。一方で専用ラック型は1.2億円から。
個人的には期待してますけど、特に昔からある解析ソフトでは威力を発揮するんでしょうかね？気になります。
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料理をお皿に入れて、ある機械に入れたらその食品のカロリーと栄養素を測定してくれる。
そんな機械がPanasonicから出るようです。
ダイエッターに朗報！Panasonicの「CaloRieco」で料理のカロリーと栄養を簡単計測 | Techable(テッカブル)
公式サイト：CaloRieco - Game Changer Catapult - Panasonic
この”CaloRieco”というデバイスは、本体の中に測定させたい料理を入れるだけで、カロリーにたんぱく質や炭水化物、脂質の3大栄養素の割合を測定、表示してくれるという画期的な機械。測定時間は10秒。本当にお手軽な機械です。
測定結果はクラウドでログとして残すことができたり、スマホで閲覧できたりすることが可能なようです。
ただしこの機械、まだ開発中のモデルで、製品化についてはまだ未定。でもぜひ出してほしい機械ですよね。
私は最近、炭水化物寄りなものばかり食べてるんじゃないかと思うと気があるんですよね。本当のところ、どうなんでしょうか？一度こういうので計測してみたいです。
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なんと、私が秋葉原に行った日に、こんなものが売られていたんですね。
ディープラーニング向けのUSBデバイス「Movidius Neural Compute Stick」が店頭入荷 - AKIBA PC Hotline!
Intelが先日発表した”Movidius Neural Compute Stick”です。
PCやRaspberry Pi 3に挿してやると、ディープラーニング用の演算を加速してくれるっていう夢のようなデバイスです。
お値段は10800円。発表された時(Intelがディープラーニングに特化したUSBデバイスを発売: EeePCの軌跡参照)の価格は79ドルといってましたから、円レートや手間賃を考えると、まあまあなお値段では。
ただ、使い方がよくわかりませんね。どういうコードやフレームワークを使うのか？以前の記事ではCaffeに対応と書いてましたけど、それ以上のことがよくわかっておりません。
ハードの活用には、ソフトの支援も必要。もう少し事例やコードが公開されれば、使ってみたくなりますね。
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Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット 3ple Decker対応 (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab |
まさに先日本物を見たばかりですけど、これより前にMZ-1500がAKIBA PC Hotlineに登場してました。
安価でカセットテープより高速なQuickDiskを搭載したパソコン「シャープ MZ-1500」 - AKIBA PC Hotline!
どちらかというと、コアなユーザーが多いMZ-700の方が有名ですが、このMZ-1500もなかなかのパソコンです。
上のリンク先にもある通り、テープではなくQD(クイックディスク)を搭載。ファミコンのディスクシステムといえば、ピンとくる人はいるかもしれません。あれと同じ仕組みのようです。
ここで何度か書いてますが、私はこのMZ-1500とX1Fのどちらかを買うことになって、X1Fを選択しました。
で、30年以上たった今思うと、このときMZ-1500にしておけばよかったかなぁという想いと、X1でよかったかなぁという想いの両方が私の中にあります。
前者については、まずゲームが少なかったこと、そして一体型でこじんまりとしており、保存するには格好の大きさであることがあげられます。
X1って結局ゲームの誘惑が多かったのは事実で、それゆえにプログラミングの時間が少なくなったんじゃないかなぁと思っているのも事実。MZ-1500ならそういう誘惑はなさそうです。
でも、実は会社にMZ-1500のユーザーがいて、その人がまったくプログラミングを志していないところを見ると、あながちMZ-1500だからといってプログラムに燃えていたかどうかはわからないというのが今の率直な気持ちです。
ちなみに、その人はMZ-1500を買ってもらったものの、周りにユーザーがいないのでまったく孤立していたとのこと。といっても周りはファミコンだらけだったので、元々プログラムを志す土壌がなかったようです。
X1のユーザーは多かったですからね。その点について私はX1を選んでよかったとは思ってます。が、BASICを組んでいた人は私くらいのもので、プログラムに関してはMZ-1500でもX1でも変わらなかったですね。
たらればは言い出したらきりはないですが、結果として私はX1を選択し、結局このMZ-1500ユーザーになることはありませんでした。
でも、MZ-700もそうですけど、この一体型の筐体には、未だに何か惹かれるものがあるんですよね。PC-8001にも同じものを感じてます。というのは、以前の記事(Akiba PC HotlineでまたまたPC-8001登場！: EeePCの軌跡)でも書きましたね。
オールドカーのユーザーがいるように、オールドPCのユーザーもたくさんいるはず。どこかでそういう集まりがあるなら、参加したいですねぇ。できれば、名古屋近辺でいませんかねぇ。
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Windows 10 Creators Updateの通知が来たのでアップデートしたんですが、表題のとおりアプリストアが起動しなくなってしまいました。
実は以前、Windows 10アプリストアに”Ubuntu”登場！: EeePCの軌跡の記事を書いたときにこのCreators Updateのプレビュー版を入れたのですが、同様にアプリストアが起動しなくなったため、元に戻した経緯があります。
が、今度は正規版でアプリストアが起動しなくなるという事態に遭遇。
アプリストアの起動画面が出るんですが、すぐに消えてしまいます。何度やっても、再起動しても治りません。
これでは、Ubuntu on Windowsがインストールできないということに。
ということで、以下のサイトを参考に対処しました。
いろいろ書いてありますが、私がうまくいったのは「ストアキャッシュをリセットする」方法。
(1) Windowsキー ＋ Rを押して「ファイル名を指定して実行」を出す。
(2) 「WSReset」と入力してエンター
これでアプリストアを起動すると、うちでは起動するようになりました。
で、無事Ubuntu on Windowsをインストールしたのですが、結局そっちは使ってませんね。
Windows 10をアップデートしたらアプリストアが起動しなくなったという方は、ぜひこちらをお試しください。
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出張で品川に行くことになったんですが、午後からだったので、午前中に秋葉原へ寄り道してきました。
せっかく来た秋葉原ですが、この日はあいにくの雨。
着いたのは10時ごろだったんですが、空いている店がかなり限定的。秋葉原って11時ごろに開く店が多いんですね。着いてから気づきました。
というわけで、とりあえずお目当ての店の位置を把握しておくことにして、11時ごろまではビックカメラに寄りつつも、秋葉原界隈をうろついてました。11時ちょっと前には早めの昼食を取って時間をつぶします。
ところで、今回私が行きたいと思っていた店は2店舗。BEEPと、イオシスです。
BEEPはレトロPCユーザーとしては当然ですが、何気に安いスマホを投げやりで売るイオシスも前々から気になってました。
11時になるとすぐにまずはBEEPからいってきました。
・・・ってBEEPはどこにあるのよ！！と言いたくなるくらい、分かりにくい店でした。
で、よく見たら、ビルの根元にこんな看板が！
こんな看板も。間違いなくここがBEEPです。
この横の細い階段を降りた先にやや開けるには勇気を要する風格の扉がありました。
突破して、中に入ります。
こじんまりとした店内に、レトロPCやゲーム、ゲーム基盤に同人誌が目白押し。
そういえば、パソコンミニ MZ-80Cが置いてありましたね。私が見たときは4台。奥に本物があって、気合いの違いを見せつけてました。
MZ-1500もありましたね。QDは動くんでしょうか？Macintosh Plusや88VAの試作機？なんてものもあって、並みのPCショップとの違いを見せつけてます。
レジのあたりには「ここには新しいものは何もない！」ってなことが書いてありましたよね。
ここではこの冊子を購入。「満開の電子ちゃん」という冊子。お値段、1500円(税込み)。
「満開」って書いてあったもので、つい手を出してしまいました。これって要するにXなんとかの本ですよね。
1990～2001年までに書かれたものを載せているようです。
ああ！懐かしい・・・といえるほど、私にはこの漫画の記憶がなくて申し訳ないのですが、多分どこかで読んでるはずです。しっかり復習しておこうかと。
なお、こんなマウスパッドがついてました。なかなかいいですね。
他にも紹介しきれないほどの品ぞろえ。レトロPCユーザーなら必ず訪れておきたい店でしたね。
なお、今度の日曜日にパソコンミニMZ-80Cのトークイベントをやるそうです。
「パソコンミニ MZ-80C」の発売記念トークイベントが22日に開催 - AKIBA PC Hotline!
続いて、イオシス アキバ中央通店へ。
中古のスマホを扱う店といえばそれまでですが、ほかの店と比べて置いてある端末の雰囲気がちょっと違いますね。
このイオシスという店、安い端末を大量に仕入れていることが多い店・・・というのが、私がAKIBA PC Hotlineあたりを読んでていだいていた印象ですが。
店頭の掲示には、1万円以下のAndroidが何台かありました。他の店もちらっと見てみましたけど、1万円以下でこれだけのスペックのものはなかったですね。
で、私はここでこのTONE M15とかいう端末をゲット。TUTAYAスマホって書いてありましたが、そういえば、そういうスマホ、ありましたよね。確か。
5.5インチ液晶にAndroid 5.1搭載で、メモリは2GB、ストレージ16GBのクアッドコアなスマホ。本体のみで6980円。
同じものを4つ並べて、好きなのを選ばせてくれましたが、全く違いは分からず。
どれもちょっとだけ汚れてましたね。一応、中古のようですから。
他にもLG製のタブレットが4980円というのがあったんですが、Androidのバージョンが4.4.2だったのが残念でしたね。
今回はAndroidのバージョンが5以上なら買おうと思ってたので、必然的にTONE M15になりました。
この写真は新幹線の中で撮ってるので、まだネットにつながってません。
動きはわりとサクサク動いてくれます。大きさはほぼ6 Plus/7 Plusと同じ。解像度も悪くないので、意外に普通なスマホ。
ただ、Androidに慣れていないため、キーボードの設定には苦戦してました(私は日本語入力をQWERTY形式で打ち込む派なので)。
なお、この記事の本題とは関係ありませんが、出張ではこんなところへ行きました・・・って、これ見てどこかわかる人、いますか？品川の辺りです。
これはこれでなかなか面白い話が聞けましたが・・・仕事の話になるので、やめておきます。
さて、随分と久しぶりに秋葉原へ行きました(19年ぶりです)が、もう昔の記憶はないものの、依然来た時にはこんなに外国人はいなかったかなあと。
アニメ系の店と、免税店が多かったのが印象的ですね。この辺りの事情は、名古屋 大須も似たようなものですけど。
他にも行きたい店はあったんですけど、時間がなくていけませんでした。たまには秋葉原へ行った方がいいと思いましたね。
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昭和に生まれた人なら、きっとこのコードを見て懐かしく思うことでしょう。
レトロ感がいい…… コタツの電源コードのようなスマホ充電ケーブルがステキ - ねとらぼ
まるで昭和の時代の電気こたつのコードのようなこの線。ごらんのとおり、スマホの充電ケーブルです。
Android、iOS用とあるようです。
Twitterネタとして作ったのがきっかけだったそうですが、思いの外反響があったので、予約を受け付けたらたくさん来ちゃったようです。
一つ一つは手作りで作っている模様。物として出す以上、手を抜きたくないようで。それは大変そうです。
今は全く予約も注文も受け付けていないようですが、11月から12月ごろには再び受付を再開するとのこと。欲しい人は気長に待つほかなさそうですね。
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スマホは便利ですが、文字の打ち込みだけはPCにかないません。でも、それだけの理由でノートPCを買うのはちょっと・・・という人に朗報です。
AndroidスマホをノートPC化するデバイス「Openbook」は1万円台! | Techable(テッカブル)
出資サイト：Openbook - A smartphone laptop docking station by Cloud Media — Kickstarter
Kickstarterに登場したこのOpenbookというデバイス。Android 5.0以上の端末をUSBケーブルでつなぐと、上のようにノートPCとして使えてしまうというデバイスです。
ノートPC化するというだけあって、液晶は14インチ、重さは1.29kgとこの大きさにしては軽い筐体。画面もキーボードも大型化するため、文字は打ちやすそうです。おまけにマイクやスピーカー、ヘッドフォンジャックもついてるので動画鑑賞にも便利。またSDカードスロットもついている。バッテリーは10000mAh。
よく新幹線で出張議事録でも書いているのか、ノートPCを広げている人がいますが、これならスマホとPCを両方持たなくてもいいので便利。
お値段は109ドルから。かなりお安いのもいいですね。
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【日本版正規品】 CHUWI Hi8 Pro タブレット PC Win10 Android 5.1 8インチ 2GB 32GB 技適認証済 |
ふらっとセリアに行ったら、こんなものが売ってたので購入。
よくある、スマホに挟んで使うレンズです。
以前同じシリーズのワイドレンズを買いましたけど、この二つがいつの間にか追加されてました。
ところでこの二つのレンズ、取り出してしまうとどっちがどっちだかわからなくなります。ちなみに、左がマクロレンズ、右が魚眼レンズです。
まあ、レンズを見れば大体わかります。
まずは魚眼レンズから。上の写真はiPhone 6sのノーマルの写真。同じ場所を魚眼レンズで撮ると・・・
ギョギョギョ！？
かなり広範囲が撮れます。さすが魚眼レンズ。面白いですね。
続いてマクロレンズ。ノーマルのiPhone 6sではここまでの接近写真しか撮れませんが
マクロレンズではここまで接近できます。これはすごい！
ただし、ちょっとでも離れるとこの通り。ピントが合う領域が狭くなりますね。
電子工作記事では活躍しそうですが、普段の生活ではあまり使えないかなぁ。
個人的には、魚眼レンズに軍配が上がります。使い方次第では、いい写真が撮れそう。
それにしても、最近は百均だからと馬鹿にできませんよね。
使った感触では、スマホレンズは百均で十分なんて思ってしまいますね。マクロレンズだけはあれですが。
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写真がもっと上手くなる デジタル一眼 交換レンズテクニック事典101 (カメラ上達ポケット) 新品価格 |
最近はハンドルにカーステなどの操作スイッチを持ってくるのが普通になりました。
それと同じようなBluetoothリモコンが発売されたようです。
ハンドルに装着してスマホを操作する車載用Bluetoothリモコンがエレコムから チェッカーズ！
エレコムが出したこの「LAT-RC01」というリモコン。上のようにステアリングに取りつけて、簡単にスマホを操作できるようにするものです。
といっても、コントロールできるのは音楽アプリだけ。iPhone、Android両方に対応。
ボタン電池を使っているため、充電は不要。ステアリングに取りつければすぐに使えます。
最近はスマホの音楽をカーステで再生する人も多いようですが、便利な反面、運転中は操作できないのが難点。これを使えば曲を飛ばしたり、止めたりできるので重宝しそうです。
なお、私はApple Watchを使ってしまうので、要らないかなぁ。あれはあれで便利ですよ。
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Bluetooth 音楽 自撮り マルチメディアリモコン メディアボタン ボタンシリーズ スマートフォン iPhoneアプリ 車載 手元操作 |
プロジェクターにスピーカーを内蔵したものがIndiegogoで出資者募集中です。
どこでも映画鑑賞! ジュース缶サイズのプロジェクター「Capsule」はAndroidも搭載 | Techable(テッカブル)
出資サイト：Capsule: The World’s Most Advanced Pocket Cinema | Indiegogo
このBluetoothスピーカーのような機器”Capsule”は、単独使用可能なプロジェクターです。
Android 7を搭載しているため、動画ファイルやYouTube動画を再生可能。
8GBのストレージに854×480、100ルーメンの明るさで、最大2.5時間投影が可能。
大きさは大体350ml缶とほぼ同じ。重さは420g。
スピーカーは360度に広がり、立体感ある音を奏でてくれるそうで。
今なら269ドルで入手可能。すでに目標の10倍以上が申し込んでいるため、製品化は確実と思われます。
部屋でのんびりと映画を楽しみたい方にはいいガジェットかもしれませんね。
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3週間ほど前の話題ですが。
MZ-80、700、1500、そして2000、2500、またはX1、X68000など、数々の名機を生み出してきたシャープ。
そのシャープの公式Twitterがこれらオールドパソコンの画像を一挙放出しておりました。
「ボクのPC人生はここからはじまった!」 シャープ公式TwitterがオールドPC画像を大公開して話題に! | GetNavi web ゲットナビ
きょうはパソコン記念日なので、私のオールドPC画像フォルダが火を吹くよ！！！ pic.twitter.com/AbEfUZfLgL
— SHARP シャープ株式会社 (@SHARP_JP) 2017年9月28日
だいたい80年代だぜ！！！ pic.twitter.com/3H2wMS7fKe
— SHARP シャープ株式会社 (@SHARP_JP) 2017年9月28日
平成生まれもスマホネイティブも置いてけぼりだぜ！！！ pic.twitter.com/vfJ4JK30QF
— SHARP シャープ株式会社 (@SHARP_JP) 2017年9月28日
私もまさにシャープのパソコンが最初のパソコンなんですよね。私の場合はX1F model20。5インチFDDが付いたX1で、もうすぐ32年になるというのに未だ動作してくれます。このころのパソコンは丈夫ですね。
自作デジタル8ピン－VGA変換ケーブル＋Century LCD-8000Vでシャープ X1F起動成功！: EeePCの軌跡
これがもっとも最近起動したときの動画。この通り、液晶モニターを手に入れました。
まだまだ使える状態を維持していきたいですね。コンデンサーが大丈夫でしょうかね？
これがなければ、私はプログラムなんぞに手を出さなかったでしょうし、ディープラーニングなどやることもなかったことでしょう。人生の多くを学んだパソコンです。
もちろん、富士通やNEC、MSXから入った人もいます(9月28日には富士通やタカラトミーも流してました)。私の周辺はたまたまX1が多かったですね。X1Fが3人、X1G、X1 turbo、そしてX1 turbo Z。88VAやMSXの友人もいましたが、ここまでX1だらけだとちょっと浮いてましたね。
その後登場したX68000は、当時高校生だった私には当然手に届くはずもない高嶺の花。
結局、大学に入ってからPC-9801BXを買うまで、私はX1一筋でした。
液晶モニタをつないだシャープX1でBASICプログラムを動かしてみた: EeePCの軌跡
ソフトが出なくなってからも、BASICで頑張ってましたね。こんなもの作ってました。
今はPythonをいじってますけど、つくづく思うのは若いときにプログラムをやってると多少言語が変わっても何とかなるということですね。
私はCはやりませんでしたが、FORTRAN、Javascript、Visual BASIC、そしてPythonと変遷できたのは、X1のHuBASICのおかげです。時代は変わっても、アルゴリズムというのはそれほど大きく変わりません。
実は未だに言われるんですよね、うちの親に。「お前にパソコンを買うんじゃなかった」って。
買った直後に成績が落ちたからなんですが、長い目で見るとこのころの成績以上に元が取れてるんじゃないかと確信してます。
GetNAVIさんの記事のリンクを張った意味がないほど私の話ばかりでしたね。ともかく、懐かしいパソコンの画像が放出されました、という話でした。
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4K動画対応で小型のドローンがIndiegogoで出資者募集中だそうです。
コンパクトに折りたためる! 4K撮影ができるドローン「Moment」はきっちり自動追尾 | Techable(テッカブル)
Moment Drone: The Best Foldable 4K Aerial Camera | Indiegogo
この”Moment Drone”は4K動画撮影に対応し、GPS追尾が可能なコンパクトなドローンです。10月20日まで出資者募集中とのこと。
15分間の飛行が可能、専用アプリ(iOS、Android)を使っての操作も可能とのこと。動画だけでなくパノラマ撮影やタイムラプス撮影も可能とのこと。
価格は199ドルからのようです。送料を入れて大体3万円くらいですかね？
すでにIndiegogoでは400％超の出資を得ているようです。商品化は確実な模様。
自動追尾がどれくらいの実力なのかが気になるところ。この手のドローンはすでにたくさんあるので、この製品が受けるとすれば自動追尾機能次第でしょうかね？
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SHIRUI 901HS ミニドローン 折り畳み式 Wifi FPV HDカメラ 高度維持 重力感知 iPhone&Android対応 (ブルー) |
ディープラーニングネタはしばらくぶりですが、最近個人・業務において水面下でいろいろとやってたので、まとめて載せます。
ベースとなるのはこちらの記事。
けものフレンズの動画からフレンズさんの顔を検出するやつを無理やり作ってみた: EeePCの軌跡
このときから教師データも検出器も変わってませんが、コードの方をいろいろ工夫したので、そちらを紹介します。
また、物体検出の方のコードを公開してなかったので、そちらも載せておきます。
さて、私がTensorFlowによるディープラーニングを行うにあたり、2つほど問題がありました。
ひとつは“転移学習”、もう一つは”メモリ不足”。
この2つを解決したコードを作成しました。以下のリンクからダウンロードしてください(右クリックして”名前を付けて保存”)。
・学習用コード
・物体検出用コード
他にも”アニメ顔検出器”が必要です。
入手元：http://anime.udp.jp/data/lbpcascade_animeface.xml
他に用意するものは、”けものフレンズ”の顔データ(1キャラ当たり30枚以上)と動画(360p以上)が必要です。別にアニメであれば、けものフレンズでなくてもいいです。
もし題材を人の顔(アイドル等)にするのであれば、OpenCVに付属する顔検出器(haarcascade_frontalface_default.xml)等をご使用ください。
これらを動かすために、ひとつのフォルダにこの2つのコードを入れて、以下のフォルダを作っておいてください。
「data」「face」「model」の3つです(「movie」は不要です)。
「data」フォルダの中に、以下のように教師データ(フォルダごとに分けたけもフレ各キャラの顔画像)を入れておきます。
私は37種類、計2236枚集めました。
著作権が絡むので、さすがにこの教師データを公開するわけにはいきません。動画から頑張って切り出してください。この辺りの記事が参考になるかと。
TensorFlowで「けものフレンズ」の”フレンズ判別器”作ってみた: EeePCの軌跡
また、私はこのコードをTensorFlow 1.2.0、Windows用64ビット版Anaconda 4.2.0、これにOpenCVをpipまたはcondaコマンドでインストールした環境で使っております。
では、一つ一つ紹介します。
まずは”学習”から。
この”cnn_train_56_d.py”というコードは、先の”転移学習”に対応しました。
以前、けもフレ判別器を作ったときは、フレンズさんの画像が増えるたびに1から学習しなおしてました。
が、既に学習器があるのに、一人フレンズを学習させるのもいちいち最初からやり直し。
ものすごい時間がかかるし、ラベルが増えると収束性が悪くなります。最悪、学習が全く進行しなくなることもあります。
そこで、ラベルが追加になっても既存の学習器を初期値にして学習をさせることで、大幅に機械学習の時間を削減する＆収束しやすくするというテクニックがあります。
これを”転移学習”といいます。
このコード、普通の新規学習から転移学習まで、以下の3パターンの学習ができるように作りました。
・ 新規学習
dataフォルダにラベルごとのフォルダを作り、画像を入れます。
そのあとに以下のコマンドを実行。
> python cnn_train_56_d.py
これは今までの実行形式ですね。
・追加学習
この言葉の表現が正しいかどうかわかりませんが・・・フレンズの数は同じ(ラベルを増やさず)で、画像データのみを増やした場合は、まず「model」フォルダに学習器(model_end.ckpt.data-00000-of-00001、model_end.ckpt.indexのように「○○.ckpt.data-00000-of-00001」「○○.ckpt.index」の2つのファイル)を入れておきます。
そして、以下のコマンドを実行。
> python cnn_train_56_d.py ○○.ckpt
これで、追加の学習がはじまります。
サイクル数が足りなくて、損失値(loss)がまだ大きいときに更にサイクルを回したくなった時もこれを使います。
・転移学習
けものフレンズ2期がはじまって「わあい！新しいフレンズさん！」が増えてしまって、さらにフレンズを追加したい(ラベルを増やしたい)ときに使います。
まず「data」フォルダに新しいラベルのフォルダと画像データを追加。
そのあとに、以下のコマンドを実行します。
> python cnn_train_56_d.py ○○.ckpt 1
「追加学習」のコマンドの最後に「1」がついてます。
実は、後ろは「1」でなくても、例えば0でも、誕生日でも、彼女の名前でもOK。
要するに、何か書いてあると転移学習が動くようになってます。ダサいコードですね。すいません。
コードを見てもらうとわかりますが、最終段付近の結合層、Softmax以外の「tf.name_scope」の後ろの名前には「A_」というのがついてます。
この「A_」が付いた名前の層の部分のみの重み値を読み込むため、ラベル数が増えてもエラーが出ません。最後の2層だけ真っさらにして学習を行うという仕組みです。
まったく新規でやるよりも早く計算ができるだけでなく、おそらく画像が増えると学習が進まなくなりますが、転移学習だとかなり強引に学習を進行させることができます。
もう一つの問題、「メモリ不足」問題についてです。
我が家のGeForce GTX1050Tiはメモリが4GBしかありません。
ところが、教師データが4000枚近くになるとメモリ不足で落ちるという事態に陥りました。
で、いったいどこでメモリを食っているのかと思って調べてみると、どうやら各Step(= epoch)ごとに「精度(accuracy)」と「損失(loss)」を計算するところでメモリを大量に使用していることが判明。
どうやら、accuracy、lossを計算する際にtrain用の画像データ(全画像の9割)をいっぺんに放り込むため、大量のメモリを消費してしまうようです。
これを解決するために参考にしたのは、以下のサイト。
メモリの少ないグラフィックボードで MNIST を動かす - walkingmask’s development log
このaccuracy、lossを分割(ここでは50分割)して計算し、それぞれ平均、合計を取ります。
具体的には、以下のようなコードがあるはずです。
num_test = len(train_label)
sum_accuracy = 0
sum_loss = 0
for i in range(0,num_test,50):
sum_accuracy = sum_accuracy + sess.run(acc, feed_dict={
images_placeholder: train_image[i:i+50],
labels_placeholder: train_label[i:i+50],
keep_prob: 1.0})
sum_loss = sum_loss + sess.run(loss_value, feed_dict={
images_placeholder: train_image[i:i+50],
labels_placeholder: train_label[i:i+50],
keep_prob: 1.0})
train_accuracy = sum_accuracy /(num_test/50.0)
train_loss = sum_loss
line = "step , %d , training_accuracy , %g , loss , %g"%(step, train_accuracy, train_loss)
print (line)
私のところで実行するとちょっとaccuracyの値が大きめ(1を超えることもある)になりますが、まあ大体わかるので、これでいいかなぁと。
これで劇的にメモリを削減できました。我が家のGTX1050Tiで計算できる画像枚数が飛躍的に増加しました。
会社では112×112の1.2万枚の学習(CPUで実行)をやらせたら、16GBメモリが飛ぶ事態に遭遇。メモリが32GBくらいないと動かないため困り果ててました(しばらく128GBのマシンで実行してました)が、これで16GB機でも余裕で動いてくれるようになりました。
メモリ少なめのグラフィックボードで実行したい方は、是非参考になさってください。
なお、教師データ用の画像のラベル付けツール”AnnotationTool.exe”も少し改良したものを置いております。
以前でも紹介したVOC2007構成のアノテーションファイルを出してくれるツールですが、このコードに合わせて正方形にカットできるようにしました。
ただ、アノテーションファイルを作っても、そのままではこのコードで使えないため、ラベルごとに画像を切り出してくれるツールも作りました。
この辺を使うと、画像ファイル集めが少し楽になります。
続いて「物体検出」です。
コマンドは以下。
> python rcnn_app_56_a.py
(動画データはあらかじめどこかから調達してご用意ください。コード中の”kemo07.mp4”にその動画ファイル名を入れます)
これで、次のような動画が生成されるはずです。
ただ、「lbpcascade_animeface.xml」のアニメ顔検出器では、一部のフレンズさん(ハシビロコウなど)が検出できません。
OpenCVの機能を使って自分で作ることもできますが、私はいいものが作れませんでした。
OpenCVでLBP特徴を使った”物体検出器”を作成してみた: EeePCの軌跡
画像データが”けもフレ”だけでは足りませんでしたね。
ただ、かばんちゃんとサーバルちゃんはわりとちゃんと認識します。
さて、これで第2期の準備完了！新しいフレンズにも対応できる画像認識器にするぞ！
なんて思ってましたけど、昨今のあの監督解任騒ぎ。
画像認識以前の問題で、存亡が危ぶまれております。大丈夫でしょうかね？なんとかしてほしいものです。
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ALTAIR 8800をArduinoで再現してしまった人がいます。
ラズベリーパイの調理法 世界初のパーソナルコンピュータ ALTAIR 8800 を作ろう
中身はArduinoですが、操作感はALTAIR 8800そのもののようです。
復刻版も売られているようですが、そちらのお値段は1500ドル以上。結構いい値段します。
そういえば以前、学習キットなるものも売られましたね。
Altair8800互換の学習用マイコンキット”Legacy8080”: EeePCの軌跡
作り方は以下のサイトに書かれています。
Arduino Altair 8800 simulator - Hackster.io
が、ちょっと作るのは大変そう。36個のLEDと17個のトグルスイッチ等が必要です。外観もすべて手作り。
外観にこだわらなければ、私でも何とか作れそうです。
配布されているソフトには、PongやBASICなど、歴史的に名を残す名作が納められているようですね。
そういえば、ビルゲイツが飛躍するきっかけとなったのはこのALTAIR 8800用のBASIC。
歴史ある機会を作ってみたいと思われた方は、是非チャレンジしてみてはいかがでしょうか？
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近所の書店が改装されたので、ちょっと覗きに行ったらつい買ってしまったのがこちらの本。
なんていうか、AI系の記事が多数あります。
付録はこの冊子とDVD-ROMの二つ。
中でも気になったのはこちら。なんとお手軽人工知能が付録です。
どうやら、画像認識系ですね。中身はきっとディープラーニングを使っているものと思われます。
まず読んだのはこちら。TensorFlow＋Kerasの機械学習入門。
プログラムも載ってますが、どちらかというと教師データ集めの記事が中心といった感じ。
ディープラーニングやってみるとわかりますが、このデータをどうやって集めて、どうやって学習させるかで性能が大きく変わります。この辺りのノウハウはなかなか手に入りません。私も苦労してます。
ここでは画像水増しの方法なども含めて、教師データの作り方を紹介してますね。
ただ、私が本当に知りたかったのは、どちらかというと”検出”だったのですが、そちらは載ってませんでした。
続いて、付録の人工知能”ちの”の使い方が載ってました。
GUIで画像の学習、認識ができるようです。
犬、猫の画像を学習させて、さらに”シマウマ”の画像を追加していけば、どんどんと”賢くなる”人工知能が作れる、というのが売りのようです。
私もちょうど”転移学習”てのをやってますけど、あれを気軽にできる仕組みのようですね。
早速試したかったんですが・・・動作条件が”Windows 10 Pro”または”MacOS Sierra”となってました。うちのWindows 10 Homeは非対応。残念。
そういえば、先日隔月刊になったばかりの日経ソフトウェア。
その分、今回のように中身を充実していただけると嬉しいですね。
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最近、講演会やセミナーなどではIoTという言葉がよく聞かれますが、SONYが手掛けるIoTプラットフォーム”MESH”というのが年内にRaspberry Pi用が登場・配布されるそうです。
ソニー、Raspberry Piに対応したMESHハブアプリ年内配信…手軽にIoTツールを制作 | GameBusiness.jp
この”MESH”というIoTプラットフォームは、プログラミングの知識がなくても、ハードウェア・ソフトウェアのブロックを組み合わせてIoT機器が作れるというものだそうです。
これをRaspberry Piに搭載できるMESH GPIO用拡張アクセサリーのラインアップがスイッチサイエンスから登場するそうで、各種センサー類やアクチュエータなどが簡単に使えるようになるみたいです。対応するのはRaspberry Pi 3 B＋。
Raspberry Piはまだまだ敷居が高いですからね。こういうのが出ると、IoTの導入に及び腰な企業も採用を考えるんじゃないかと思われます。
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iOS 11.0.1などはスルーされてしまった我が家のiPhone 6sですが、代わりにiOS 11.1パブリックベータが来てました。
こいつはもはや、パブリックベータしか入らない体になってしまったようです。早速インストール。
どうせそんなに変わらない画面が出るだけだと思っていたのですが、見かけないアイコンが一つ、”Feedback”というのが増えてました。
そういえばiOS 11 パブリックベータ版をインストールしたときにもあったのですが、いったん消えて、また復活しました。
もし不具合があったら、これで何か送ろうかと思います。
それ以外にはあまり変化が見られませんね。
どんな変更点があるのかと思いきや、ここを見る限りでは私がかかわるところがほとんどありませんでした。
iOS 11.1ベータ版の変更点・新機能追加まとめ – IT海外
ロック画面からカメラを立ち上げるときのアニメーションくらいですかね？
次のベータ2では、絵文字が増えるらしいです。
Apple、｢iOS 11.1｣で追加予定の新しい絵文字を発表 | 気になる、記になる…
でも絵文字ってほとんど使わないので、関係なさそうです。
あまりアップデートした実感のないまま使い続けていますが、また何か発見があればブログにて。
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ガンダムの隠れた人気キャラ（？）の”ハロ”が、人工知能を搭載して年内発売だそうです。
ガンダムの「ハロ」、AI搭載ロボットに 来年発売 - ITmedia NEWS
CEATEC Japan 2017でお披露目があったようです。価格は未定。
ちなみに人工知能とは、ガンダムに関する会話ができるということのようです。
ただ、ちょっとハロらしくない会話。
こんな会話をするそうです。
でも、あの棒読みっぽい声で「アムロ、ゲンキカ」とかやってほしいところ。シャアだのセイラさんがガンダムで2度出撃したなど、ハロが語る内容でしょうかね・・・
などと文句言っても仕方ないですね。これはこれで面白そうな製品。
クラウド型のようで、サーバー側にデータが蓄積されて、会話が進化するそうです。これはこれですごい。
でも、この手の仕組みって月額いくらでつなげるやつばかりなので、果たして受け入れられるかどうかはわかりません。
AI部分は日本IBMが、生産はVAIOが手掛けるそうです。発売はもちろんバンダイ。
サーバーとの接続のためにWi-Fiを搭載、スマホアプリと連動、Bluetoothスピーカーとの接続も可能、目覚まし・タイマーにもなるそうです。
あとは、どれだけガンオタを惹きつける製品になるかが肝ですね。
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上海問屋が、Windows Hello対応の顔認証用カメラを発売したそうです。
Windows Hello対応の顔認証カメラが発売、実売5,999円 - AKIBA PC Hotline!
お値段は5,999円。USB2.0対応で、30万画素のカメラを使って顔認証をするそうです。
正直、スペックを聞くと大丈夫かな？って思いますが、手軽な認証ができるのはよさそうですね。
今やスマホにも顔認証が搭載される時代。PCだって顔認証・指紋認証が当たり前！
・・・にはならないですね。未だに会社ではCtrl＋Alt＋Deleteを叩いて認証画面を出しては、アカウントとパスワードを打ち込んでおります。
業務用でも、そろそろ今どきの認証システムを採用してほしいものですよね。せめて、指紋認証くらいはつけてほしいところです。
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百均ショップは無限の可能性を秘めた宝の山。そう感じさせる作品が登場です。
【コレ感激！】「ここに百均の箱があるじゃろう？」→これがこうなって…こうじゃ！（画像） | COROBUZZ
#これがこうなってこうじゃ
百均の可愛らしい箱の中にこじんまりとしたジオラマを作っています。 pic.twitter.com/TqB8ZjlKzV— 依田四十郎 (@yorita3) 2017年9月25日
この木箱が、
こうなって、
こうなります。
もちろん、中身は百均の物ばかりではありません。バイクはタミヤの1/35 DKW NZ350 motorcycleだそうで。
こういう才能がある人はうらやましいですね。この大きさなら飾っておくのも邪魔ではないですし、ほこりもたまりにくい形状もいいです。アイデアと技量に感動です。
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タミヤ 1/35 ミリタリーミニチュアシリーズ No.286 ドイツ陸軍 4輪装甲偵察車 Sd.Kfz.222 北アフリカ戦線 プラモデル 35286 |
見た目は確かにRaspberry Piっぽいですが、立派な64ビット版Windows 10端末です。
Windows 10 Homeが動作する小型ボード「LattePanda」が登場、基板はRaspberry Piサイズ - AKIBA PC Hotline!
このミニボードコンピュータ”LattePanda”は、4コアのAtom x5-Z8350を搭載したWindows 10マシン。
サブCPUとしてATmega32U4を搭載しているので、Arduinoとしても使えるようです。
メモリ2GB、ストレージ32GBのモデルが14,130円みたいですが、ほかに4GB/64GBストレージのモデルもあるようです。電源はmicroUSBで5V/2Aのものが必要。Windows 10はすでにアクティベート済みなようです。
ああ、ちょっと欲しいかなぁ・・・なんて考えましたけど、冷静に考えればGole1なんてものを持ってますし、必要ないですね。
それよりもGPD Pocketの正式版が発売されたということで、こっちの方が気になるところです。
7インチサイズの超小型ノートPC「GPD Pocket」の国内販売がスタート - AKIBA PC Hotline!
約6万円か・・・最近出張も多いし、どうしようか？
でも、仕事で使うからという理由で買うのはやっぱりちょっと気が引けますね。どうせ会社が出してくれるわけではありませんし。個人で使う理由を模索中です。
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こうなるかもしれません。
「iPhone SE」の“iPhone X”風コンセプトイメージが登場｜携帯総合研究所
背面はあくまでも5s以来のデザインを踏襲。前面だけフル画面のiPhone X風になったコンセプト画像です。
これはこれでちょっと欲しい気もしますね。画面は大きく、でも本体は小さくという欲求、特にこの日本では多いです。
本体は4インチサイズながら、画面サイズは4.7インチになるそうです。
ただ、どのみち横幅は変わらないため、動画などは解像度が変わりませんね。アプリによってはメリットが出そうですが、フル画面になった利点を出せるアプリが一体どれくらいあるか、微妙なところですね。
そもそもその先駆けとなるiPhone Xがまだ出てません。
でも、実際に作るかといわれると、多分作られないんじゃないでしょうかね？4インチ版iPhoneはあくまでも今のスタイルを維持。それでいい気がします。
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これはなかなかすごいデバイスです。スキャンするだけで、そのブランド品が本物か偽物化を見分けられるというものです。
ブランド品の偽物・本物を、見分けられるデバイス「entrupy」。 | TABI LABO
この”entrypy”というデバイス。ごらんのとおり、すっとスキャンするだけで15秒でブランド品が本物か偽物か見分けられるそうです。精度は98％！
スマホの専用アプリと組み合わせて使うそうです。
対応するブランドはシャネル、ディオール、フェンディ、グッチなど11種類。今後増えていくようです。
ただ、便利ですごい機械なのは認めますが、私が買ったら便利かといわれれば・・・使い道がありませんね。
よほどしょっちゅう並行輸入なのでブランド品を買い込む人か、周囲に怪しいブランド品を持っている人がたくさんいる人か、そういう人なら需要ありそう。でもそんな人、個人ではまずいませんよね。
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(ルイヴィトン) LOUIS VUITTON M66540 財布 ファスナー長札 メンズ モノグラム ポルトフォイユ・ブラザ [並行輸入品] |
姿格好は人間そっくりながら、動きまではまだぎこちなかった人型ロボットですが。
今やここまで”人らしく”なったようです。
東京ゲームショウに限りなく生身の人間に近いアンドロイド登場！「いや、人間でしょ…」「ロボットの動きが上手い人みたい」その真相は…？ - Togetterまとめ
あまりにリアルで、うわあって言っちゃいました pic.twitter.com/0DI0ojjsi0
— Akiphic (@akiphic) 2017年9月22日
ちょっと驚きましたね。ほんと、人間そっくりです。目の焦点があってない感じはありますが、人だといわれたら見分けがつけにくいです。
人工知能も発達してますし、だんだん見分けのつかないロボットが出てくるんでしょうかね？
ただ私は、ロボットはロボットらしくしててほしいなぁと思うんですけど・・・あまりそっくりなのは違和感ありますね。そういう意見は、年寄臭いですかねぇ。
【追記】
すいません、これ、ロボットの真似をする人間だそうです。
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MZ-700ってどうしてこうも長く愛されてるんでしょうか？ブラウザ上で動くMZ-700のエミュレータが公開されてます。
MZ-700フルJavaScriptエミュレータ｜たかみんつ
こんな感じの画面です。わりとちゃんとした作りでびっくりですね。いくつかのゲームが動くようです。
FirefoxやiPhoneのSafariでも一応動きますが、キー入力が遅いなど、あまりうまく動きませんでした。やはりGoogle Chromeが推奨のようです。
こうしてみると、やっぱりMZ-700を買っておけばよかったかなぁなんて思うこともありますね。あまり実機に出会ったことはありませんが、プログラミングの習得と割り切るにはちょうどいい機種ですね。
いや、X1Fが悪いわけではありませんが、ちょっと恵まれ過ぎた環境だったかなぁと。
高校時代には、3500バイトしかなかった安いポケコン(PC-1440というシャープのポケコン)でプログラムを組むことが多くて、私には限界が小さい方が向いてたんじゃないかと思うこともあります。
しかし、この時代のハードを今の人が見たらどう思うんでしょうかね？テープでじーっと何分も読み込み、出てくるのはお世辞にも綺麗とはいいがたい画像。でも、X1Fをうちの子供らに見せたら大喜びでしたし、案外受けるんじゃないでしょうかね？
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